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AMBIENTALES

Estadística de Información Ambiental Económica en Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales 2022
Gestión de Residuos Sólidos

Ecuador, 2022 - 2023
Obtener microdatos
ID de Referencia
ECU-INEC-DEAGA-EIAEGADM-GRS-2022-v1.1
Productor(es)
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), Asociación de Municipalidades Ecuatorianas (AME), Banco de Desarrollo del Ecuador B.P. (BDE)
Colección(es)
ESTADÍSTICAS AMBIENTALES
Metadatos
DDI / XML JSON
Creado el
Apr 30, 2024
Última modificación
Apr 30, 2024
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  • Obtener microdatos
  • Archivo de Datos
  • BASE_GIRS_FINAL_2022

VARIABLE 658 - 4.4.2 ¿Se aprovecha los residuos (domésticos) orgánicos de la ciudad? - SI=1 ; NO=2 (MR442)

Archivo de datos: BASE_GIRS_FINAL_2022

Descripción general

Válido: 220
Inválido: 1
Tipo: Discreto
Decimales: 0
Inicio: 4224
Fin: 4224
Ancho: 1
Rango: 1 - 2
Formato: Numérico

Preguntas e instrucciones

Pregunta literal
Secc. 4, P4.4.2

¿Se aprovecha los residuos (domésticos) orgánicos de la ciudad?
Categorías
Valor Categoría Casos
1 Si 47
21.4%
2 No 173
78.6%
Sysmiss 1
Advertencia: estas cifras indican el número de casos encontrados en el archivo de datos. No se pueden interpretar como estadísticas resumidas de la población de interés.

Descripción

Definición
La pregunta investiga si el GAD Municipal aprovecha los residuos (domésticos) orgánicos de la ciudad.

Definición.- Es importante que mediante la separación en la fuente se fomente en la ciudadanía una correcta separación de residuos orgánicos para ser aprovechados posteriormente.
Universo
Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales del Ecuador
Fuente de información
Directo: Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales.

Fuente de Información: Asociación de Municipalidades del Ecuador.

Imputación y derivación

Imputación
En la información 2021, se obtuvo una cobertura del 99.5%, siendo el cantón de Sucúa el que no respondió; por lo que la imputación se ha realizado usando el método cold -deck, tomado en cuenta la recomendación dada por Medina y Galván (2007) de no imputar datos en situaciones en la que la omisión en una o más variables alcance porcentajes superiores al 20%.
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